倉庫模擬搭建切入點演算法

Ⅰ opencv 中對於surf 演算法有個函數cvExtractSURF 對於sift有同樣的函數能得到 kepoint關鍵點，和 descriptors

和 descriptors

Ⅱ 中國機器人大賽的介紹

目前，國內影響力最大的機器人競賽是原中國機器人大賽暨RoboCup中國公開賽。該項賽事從1999年開始到2015年，一共舉辦了17屆。從2016年開始，根據中國自動化學會對機器人競賽管理工作的要求，原中國機器人大賽暨RoboCup中國公開賽中RoboCup比賽項目和RoboCup青少年比賽項目合並在一起，舉辦RoboCup機器人世界盃中國賽（RoboCup China Open）。原中國機器人大賽暨RoboCup中國公開賽中非RoboCup項目繼續舉辦中國機器人大賽。根據2016年1月的中國自動化學會機器人競賽工作會議精神，學會機器人競賽與培訓部已經開展了中國機器人大賽項目的審查工作，對原有的15個大項79個子項目逐一進行了審查。根據審查結果，將項目設置調整為18個大項37個子項目（暫定）。在將原有的子項目進行了充分合並的基礎上，邀請國內多所知名高校，設置了空中機器人、無人水面艦艇、救援機器人等多項符合機器人發展熱點和難點的比賽項目。經過項目調整，中國機器人大賽的整體水平得到了進一步提升，項目設置更加合理，技術難度涵蓋不同層次，對參賽隊的鍛煉和評比作用更加明顯。
RoboCup機器人世界盃是世界機器人競賽領域影響力非常大、綜合技術水平高、參與范圍廣的專業機器人競賽，由加拿大大不列顛哥倫比亞大學教授 A1an Mackworth 在1992年次提出的。其目的是通過機器人足球比賽，為人工智慧和智能機器人學科的發展提供一個具有標志性和挑戰性的課題，為相關領域的研究提供一個動態對抗的標准化環境。從1997年開始進行比賽，分別在日本、法國、瑞典、澳大利亞、美國、德國、韓國、義大利、葡萄牙、中國、奧地利、新加坡、土耳其、墨西哥、荷蘭、巴西等十餘個國家和地區進行了比賽。2015年7月在安徽合肥舉辦了第19屆RoboCup機器人世界盃比賽。中國參賽隊在RoboCup小型組、中型組、家庭組、模擬組等多個項目中已經多次取得了冠軍，在RoboCup國際比賽中處於較高的技術水平。RoboCup機器人世界盃中國賽（RoboCup China Open）是RoboCup機器人世界盃的正式地區性賽事，2016RoboCup機器人世界盃中國賽於2016年4月26日～28日在安徽合肥安徽建築大學舉行。共有來自全國各地的209所學校和機構的近300支參賽隊，參賽隊員、指導老師、技術專家、觀摩家長等共約2000人參加、觀摩了比賽。比賽共設置了16個大項（其中大學組10個，青少年組6個）比賽項目，涵蓋了絕大多數RoboCup比賽項目，是近年來項目數量最多、覆蓋范圍的一次比賽，也是自2004年後，再次將RoboCup大學組項目和青少年組項目同時、同地進行的比賽，實現了RoboCup項目的大團圓。與中國機器人大賽相比，RoboCup機器人世界盃中國賽更側重於機器人技術的深入研究，定位於高端研究型比賽。參加大學組項目比賽的多是各學校的高年級本科生、研究生，部分學校參賽隊員全部由博士、碩士組成，對機器人相關技術的研究非常深入。參賽隊在比賽中充分展示了機器視覺、運動控制、路徑規劃、網路通信、多機器人動態對抗等機器人研究的核心技術和內容，實現了競技體育和機器人科技的完美組合。參加青少年組比賽的參賽隊大多來自各省市的重點中、小學，通過救援、足球、舞蹈三大主要的比賽形式，展示了同學們在機器人領域掌握的知識和技能。特別是參加中學項目組比賽的參賽隊員，已經能夠熟練地運用代碼形式的編程語言進行機器人程序的編寫，並能完全自己動手設計、製作、調試機器人硬體，體現了較高的科學研究素養，為今後在大學期間的相關專業學習打下了堅實的基礎。
中國自動化學會自2015年起設立機器人競賽與培訓部，任命負責機器人競賽與培訓工作的專職副秘書長，兼任機器人競賽與培訓部主任，加強對中國機器人大賽等競賽活動和相關培訓工作的規范化管理。機器人競賽與培訓部成立後，已經先後下發了《關於明確2016RoboCup機器人世界盃中國賽 、中國機器人大賽組織工作的通知》、《關於開展中國機器人大賽項目審查工作的通知》等多份工作文件，協調教育部高等學校自動化類專業教學指導委員為大賽協辦單位，取得了卓有成效的工作成果。
中國自動化學會機器人競賽與培訓部將在學會的領導下，繼續做好各項機器人賽事的組織工作，為推進機器人競賽、培訓、教育事業的發展而不懈努力。
2016中國機器人大賽將於2016年10月26日~31日在湖南長沙舉行。

Ⅲ 股票上漲突破關鍵點有幾種演算法,怎麼算的

一、股票上漲空間分析
1、從主力建倉成本看上漲空間。所謂建倉成本就是上方套牢籌碼全部割肉出局，主力在低位收聚廉價籌碼的成本，主力成本的計算標准一般以建倉區籌碼密集峰的中心軸的價格為准，如果是雙峰密集區，以兩個密集峰中心軸價位的平均值為標准。確認主力成本後就可以預測拉升空間了。如果主力直接拉升一波後就出貨的拉升空間一般在60%——100%之間，如果拉升一波後經過洗盤在拉升的前後的拉升空間一般在100%——160%之間。所以要正確區分洗盤與出貨的區別。
2、從歷史高點看上漲空間。所謂歷史高點就是上一波牛市的最高點或歷史最高點。如果大盤過歷史高點，那麼個股過歷史高點就風險不會太大，如果大盤離歷史高點很遠而個股卻創歷史新高或接近歷史高點，需要防止因心理壓力或漲幅過大超前透支而導致的高位風險。如果個股的主力建倉成本離歷史高點還有60%以上的空間一般是安全的。因為歷史新高遲早會破的。
3、從形態真空區看上漲空間。如果股價進入某形態真空區，一般真空區結束就會有一定的阻力，注意防範風險。如果股價突破主力建倉籌碼真空區，可看高40%—60%的上漲空間，如果股價突破主力洗盤真空區可看高最少20%以上的上漲空間（區分洗盤和出貨假突破的區別）。
4、從套牢區的壓力位看上漲空間。如果前期高位是主力被套（由於突然的利空），後期上漲會突破主力套牢區。如果前期高位是散戶被套，若套牢籌碼多於15%，那麼股價上漲到該套牢區會受到很大的壓力。主力被套的籌碼特徵是窄而密集多於30%，散戶被套經過割肉之後的籌碼特徵是短而分散。
5、從業績增長情況看上漲空間。如果業績增長穩定可暫時看高一線，但漲幅過大也會導致一定的風險。如果業績下滑而股價又被高估也會有一定的風險。如果股價在底部，即使業績不好也不要害怕，所謂「底部利空猛打猛沖，高位利好撒腿就跑」就是這個道理。
6、從牛熊行情來看上漲空間。如果是牛市，股價回調多少後期就會漲多少，甚至會大大超過下跌空間，如果是熊市，股價這一波跌多少後期反彈只能收復三分之一的位置，最多不會超過二分之一上漲幅度。

二、上漲空間應該注意的幾個細節
1、中小盤股的上漲空間比大盤股的上漲空間更大。
2、控盤程度越高的上漲空間越大。控盤程度可以從吸籌的時間、振幅、籌碼密集程度看出來，吸籌時間越長吸籌越充分，控盤程度也越高；振幅越小控盤程度越高；籌碼越密集甚至單峰密集主力控盤程度越高。主力控盤程度越高說明主力實力月雄厚，准備越充分，爆發力越強，上漲空間也越大。
3、題材股不是上漲空間的必要條件，一定要結合主力的運作階段、控盤程度、套牢情況而定，萬萬不要認為只要有題材就一定會漲。
4、股性和人氣對上漲空間有一定的影響，股性好的人氣旺的股票經常會被頻繁炒作，其上漲空間也會相對大一些。股性和人氣從過去的漲幅情況、成交量和換手率上加以判斷。

Ⅳ dfa演算法的關鍵點是什麼

起因: 從網頁中爬去的頁面，需要判斷是否跟預設的關鍵詞匹配(是否包含預設的關鍵詞)，並返回所有匹配到的關鍵詞 。
目前pypi 上兩個實現

但是其實包都是基於DFA 實現的
這里提供源碼如下:
#!/usr/bin/python2.6
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
class Node(object):
def __init__(self):
self.children = None
# 標記匹配到了關鍵詞
self.flag = False

# The encode of word is UTF-8
def add_word(root,word):
if len(word) <= 0:
return
node = root
for i in range(len(word)):
if node.children == None:
node.children = {}
node.children[word[i]] = Node()

elif word[i] not in node.children:
node.children[word[i]] = Node()

node = node.children[word[i]]
node.flag = True

def init(word_list):
root = Node()
for line in word_list:
add_word(root,line)
return root

# The encode of word is UTF-8
# The encode of message is UTF-8
def key_contain(message, root):
res = set()
for i in range(len(message)):
p = root
j = i
while (j<len(message) and p.children!=None and message[j] in p.children):
if p.flag == True:
res.add(message[i:j])
p = p.children[message[j]]
j = j + 1

if p.children==None:
res.add(message[i:j])
#print '---word---',message[i:j]
return res

def dfa():
print '----------------dfa-----------'
word_list = ['hello', '民警', '朋友','女兒','派出所', '派出所民警']
root = init(word_list)

message = '四處亂咬亂吠，嚇得家中11歲的女兒躲在屋裡不敢出來，直到轄區派出所民警趕到後，才將孩子從屋中救出。最後在徵得主人同意後，民警和村民合力將這只發瘋的狗打死'
x = key_contain(message, root)
for item in x:
print item

if __name__ == '__main__':
dfa()

Ⅳ 請比較k近鄰，決策樹和樸素貝葉斯這三種分類演算法之間的異同點

決策樹演算法主要包括id3，c45，cart等演算法，生成樹形決策樹，而樸素貝葉斯是利用貝葉斯定律，根據先驗概率求算後驗概率。

如果訓練集很小，那麼高偏差/低方差分類器（如樸素貝葉斯分類器）要優於低偏差/高方差分類器（如k近鄰分類器），因為後者容易過擬合。然而，隨著訓練集的增大，低偏差/高方差分類器將開始勝出（它們具有較低的漸近誤差），因為高偏差分類器不足以提供准確的模型。

一些特定演算法的優點：

樸素貝葉斯的優點：

超級簡單，你只是在做一串計算。如果樸素貝葉斯（NB）條件獨立性假設成立，相比於邏輯回歸這類的判別模型，樸素貝葉斯分類器將收斂得更快，所以只需要較小的訓練集。而且，即使NB假設不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐方面仍然表現很好。

如果想得到簡單快捷的執行效果，這將是個好的選擇。它的主要缺點是，不能學習特徵之間的相互作用（比如，它不能學習出：雖然你喜歡布拉德·皮特和湯姆·克魯斯的電影，但卻不喜歡他們一起合作的電影）。

邏輯回歸的優點：

有許多正則化模型的方法，不需要像在樸素貝葉斯分類器中那樣擔心特徵間的相互關聯性。與決策樹和支撐向量機不同，還可以有一個很好的概率解釋，並能容易地更新模型來吸收新數據（使用一個在線梯度下降方法）。

如果想要一個概率框架（比如，簡單地調整分類閾值，說出什麼時候是不太確定的，或者獲得置信區間），或你期望未來接收更多想要快速並入模型中的訓練數據，就選擇邏輯回歸。

決策樹的優點：

易於說明和解釋（對某些人來說—我不確定自己是否屬於這個陣營）。它們可以很容易地處理特徵間的相互作用，並且是非參數化的，所以你不用擔心異常值或者數據是否線性可分（比如，決策樹可以很容易地某特徵x的低端是類A，中間是類B，然後高端又是類A的情況）。

一個缺點是，不支持在線學習，所以當有新樣本時，你將不得不重建決策樹。另一個缺點是，容易過擬合，但這也正是諸如隨機森林（或提高樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林往往是很多分類問題的贏家（我相信通常略優於支持向量機），它們快速並且可擴展，同時你不須擔心要像支持向量機那樣調一堆參數，所以它們最近似乎相當受歡迎。

(5)倉庫模擬搭建切入點演算法擴展閱讀：

樸素貝葉斯演算法：

設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是

P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

根據貝葉斯定理：

由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣

先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。

根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。

樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。

TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）

TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。

實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。

這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。

Ⅵ 磁碟調度演算法用來改善磁頭的性能對不對

對的，磁碟是計算機系統中最重要的存儲設備，其中含有絕大部分文件。對文件的操作直接涉及到磁碟的訪問，磁碟IO的速度效率和可靠性將直接影響系統的性能。因此，好的磁碟調度演算法、優越的冗餘技術，都是提高磁碟系統性能的切入點。
磁碟調度演算法

1.先來先服務：按照進程訪問磁碟的先後順序進行調度。

優點：公平、簡單

缺點：效率低，平均尋道時間較長

2.最短尋道時間優先：要求訪問磁軌與當前磁頭的磁軌距離最近。

優點：相比於先來先服務，明顯減少平均尋道長度

缺點：磁頭可能在一個小的范圍內一直尋到，造成遠處請求不滿足而飢餓

3.掃描演算法：又稱電梯調度演算法，像電梯一樣上下連續來回尋道

優點：避免了「飢餓」現象

缺點：對於剛剛經過的磁軌又來了新的請求，再次訪問要最多等2個磁軌長度

4.循環掃描演算法：磁頭單向移動，其餘和掃描演算法一樣

優點：解決了可能的錯過型請求的雙倍延遲

缺點：浪費一個磁頭的移動次數，什麼都沒做

5.NStepSCAN演算法：磁碟請求分成N個隊列，隊列間用先來先服務處理，隊列內用掃描演算法處理

優點：避免新請求帶來的粘著問題

缺點：N值很大時，接近於掃描演算法；N=1時，就是先來先服務

6.FSCAN演算法：磁碟請求只分成兩個隊列，一個是當前請求隊列，一個是未來請求隊列，當前隊列按照掃描演算法處理，當前隊列處理完就處理另一個，此時另一個為當前隊列，已經處理完的是未來請求隊列

優點：簡化NStepSCAN演算法

缺點：所有新來的請求都在下次掃描時再處理，對於緊急的高優先順序的請求也要放到下次

Ⅶ 平方根倒數速演算法的演算法的切入點

浮點數的平方根倒數常用於計算正規化矢量。 3D圖形程序需要使用正規化矢量來實現光照和投影效果，因此每秒都需做上百萬次平方根倒數運算，而在處理坐標轉換與光源的專用硬體設備出現前，這些計算都由軟體完成，計算速度亦相當之慢；在1990年代這段代碼開發出來之時，多數浮點數操作的速度更是遠遠滯後於整數操作，因而針對正規化矢量演算法的優化就顯得尤為重要。下面陳述計算正規化矢量的原理：
要將一個矢量標准化，就必須計算其歐幾里得范數以求得矢量長度，而這時就需對矢量的各分量的平方和求平方根；而當求取到其長度並以之除該矢量的每個分量後，所得的新矢量就是與原矢量同向的單位矢量，若以公式表示： 可求得矢量v的歐幾里得范數，此演算法正類如對歐幾里得空間的兩點求取其歐幾里得距離， 而求得的就是標准化的矢量，若以代表，則有， 可見標准化矢量時需要用到對矢量分量的平方根倒數計算，所以對平方根倒數計算演算法的優化對計算正規化矢量也大有裨益。
為了加速圖像處理單元計算，《雷神之錘III競技場》使用了平方根倒數速演算法，而後來採用現場可編程邏輯門陣列的頂點著色器也應用了此演算法。

Ⅷ sift演算法中特徵點和關鍵點是同一個描述么都是指一個像素單元還是指什麼

特徵點和關鍵點都是同一個概念，還可以叫做興趣點，它們都是角點，是指一個梯度的大小和方向變換都很快的像素點。

Ⅸ 人臉關鍵點檢測最先進的演算法

閱面科技的人臉關鍵點檢測演算法可以適用於各種姿態，角度、和表情變化的人臉，並且安裝包僅有4M多大小，速度很快，可以實時對視頻中的關鍵點進行檢測。